水平分表是在同一个数据库内，把同一个表的数据按一定规则拆到多个表中,多数据源采用 mybatis-plus的dynamic-datasource 分库分表采用sharding-jdbc 数据库连接池管理是alibaba的druid-spring-boot-starter
同一个数据库内分表
目录
1.数据库表
2.配置
3.引入的jar包
4.数据库操作
5.以下是可运行的例子
6.参考
1.数据库表
数据库：
表结构
CREATE TABLE `t_order_4` (
`order_id` bigint NOT NULL COMMENT '订单id',
`price` decimal(10,2) NOT NULL COMMENT '订单价格',
`user_id` bigint NOT NULL COMMENT '下单用户id',
`status` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb3 COLLATE utf8mb3_general_ci NOT NULL COMMENT '订单状态',
`create_time` datetime DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`order_id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb3 ROW_FORMAT=DYNAMIC;在配置多数据源的情况下分表：
2.配置
application.yaml配置：
--- #################### 数据库相关配置 ####################
spring:
# 数据源配置项
autoconfigure:
exclude:
- com.alibaba.druid.spring.boot.autoconfigure.DruidDataSourceAutoConfigure # 排除 Druid 的自动配置，使用 dynamic-datasource-spring-boot-starter 配置多数据源
# main:
# allow-bean-definition-overriding: true
datasource:
druid: # Druid 【监控】相关的全局配置
web-stat-filter:
enabled: true
stat-view-servlet:
enabled: true
allow: # 设置白名单，不填则允许所有访问
url-pattern: /druid/*
login-username: # 控制台管理用户名和密码
login-password:
filter:
stat:
enabled: true
log-slow-sql: true # 慢 SQL 记录
slow-sql-millis: 100
merge-sql: true
wall:
config:
multi-statement-allow: true
dynamic: # 多数据源配置
druid: # Druid 【连接池】相关的全局配置
initial-size: 5 # 初始连接数
min-idle: 10 # 最小连接池数量
max-active: 20 # 最大连接池数量
max-wait: 600000 # 配置获取连接等待超时的时间，单位：毫秒
time-between-eviction-runs-millis: 60000 # 配置间隔多久才进行一次检测，检测需要关闭的空闲连接，单位：毫秒
min-evictable-idle-time-millis: 300000 # 配置一个连接在池中最小生存的时间，单位：毫秒
max-evictable-idle-time-millis: 900000 # 配置一个连接在池中最大生存的时间，单位：毫秒
validation-query: SELECT 1 FROM DUAL # 配置检测连接是否有效
test-while-idle: true
test-on-borrow: false
test-on-return: false
primary: master
datasource:
master:
name: ruoyi-vue-pro
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/${spring.datasource.dynamic.datasource.master.name}?allowMultiQueries=true&useUnicode=true&useSSL=false&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=Asia/Shanghai&autoReconnect=true&nullCatalogMeansCurrent=true # MySQL Connector/J 8.X 连接的示例
# url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/${spring.datasource.dynamic.datasource.master.name}?useSSL=false&allowPublicKeyRetrieval=true&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=CTT # MySQL Connector/J 5.X 连接的示例
# url: jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/${spring.datasource.dynamic.datasource.slave.name} # PostgreSQL 连接的示例
# url: jdbc:oracle:thin:@127.0.0.1:1521:xe # Oracle 连接的示例
# url: jdbc:sqlserver://127.0.0.1:1433;DatabaseName=${spring.datasource.dynamic.datasource.master.name} # SQLServer 连接的示例
username: root
password: root
# username: sa
# password: JSm:g(*%lU4ZAkz06cd52KqT3)i1?H7W
slave: # 模拟从库，可根据自己需要修改
name: ruoyi-vue-pro
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/${spring.datasource.dynamic.datasource.slave.name}?allowMultiQueries=true&useUnicode=true&useSSL=false&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=Asia/Shanghai&autoReconnect=true&nullCatalogMeansCurrent=true # MySQL Connector/J 8.X 连接的示例
# url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/${spring.datasource.dynamic.datasource.slave.name}?useSSL=false&allowPublicKeyRetrieval=true&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=CTT # MySQL Connector/J 5.X 连接的示例
# url: jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/${spring.datasource.dynamic.datasource.slave.name} # PostgreSQL 连接的示例
# url: jdbc:oracle:thin:@127.0.0.1:1521:xe # Oracle 连接的示例
# url: jdbc:sqlserver://127.0.0.1:1433;DatabaseName=${spring.datasource.dynamic.datasource.slave.name} # SQLServer 连接的示例
username: root
password: root
# username: sa
# password: JSm:g(*%lU4ZAkz06cd52KqT3)i1?H7W
#shardingsphere相关配置
# 分库分表配置
#shardingsphere相关配置
shardingsphere:
datasource:
names: m1 #配置库的名字，随意
m1: #配置目前m1库的数据源信息
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://localhost:3306/ruoyi-vue-pro?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false
username: root
password: root
sharding:
tables:
system_dept: # 指定t_order表的数据分布情况，配置数据节点
actualDataNodes: m1.system_dept_$->{1..8}
tableStrategy: #分表策略, 可选项有 inline, standard, complex, hint, none
inline: # 指定t_order表的分片策略，分片策略包括分片键和分片算法 #inline（行表达式分片策略）- 根据单一分片键进行精确分片
shardingColumn: id
algorithmExpression: system_dept_$->{id % 8 + 1}
# keyGenerator: # 指定t_order表的主键生成策略为SNOWFLAKE
# column: order_id #指定主键
# type: SNOWFLAKE #主键生成策略为SNOWFLAKE
default-data-source-name: m1 #不使用分表分库策略的数据源
props:
sql:
show: true3.引入的jar包
<-- 这个jar放到mybatisjar包前面-->
<dependency>
<groupId>org.mybatis</groupId>
<artifactId>mybatis-typehandlers-jsr310</artifactId>
<version>1.0.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
<artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
<version>4.0.0-RC1</version>
</dependency>4.数据库操作
正常操作就行，不用加@DS制定数据源
5.以下是可运行的例子
springboot2.7.17，mybatisplus3.5.3.1,dynamic-datasource3.5.1
源码：
https://download.csdn.net/download/xiaobijia/88516542
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6.参考
【Sharding-JDBC】（一） 整合mybatis-plus 水平分表_mybatisplus水平分表-CSDN博客
多数据源+数据库分库分表_多数据源分库分表_Amarone的博客-CSDN博客
Cause: java.sql.SQLFeatureNotSupportedException: getObject with type-CSDN博客
新版SpringBoot集成sharding-jdbc报shardingsphere.shardingjdbc.jdbc.unsupported.AbstractUnsupportedOperationConnection.isValid解决方案 - Laeni - 博客园 (cnblogs.com)
